Wie verändert KI das Ökosystem der Softwareentwicklung?

Nur wenige Technologien können sich hinsichtlich des Potenzials, Innovationen voranzutreiben, mit künstlicher Intelligenz (KI) messen. Es verändert den Bankensektor, die Unterhaltungsbranche, den E-Commerce, das Gesundheitswesen, die Fitnessbranche und viele weitere Branchen, und in diesen Bereichen zeichnet sich eine Vielzahl neuer, faszinierender Fortschritte ab.

KI zeichnet sich auch in verschiedenen Aspekten der Softwareentwicklung aus. Darüber hinaus könnte dieser spezielle Bereich aufgrund seiner Selbstlernfähigkeit in Kombination mit der beispiellosen Fähigkeit, schnell zu analysieren und aussagekräftige Informationen aus riesigen Datenmengen zu extrahieren, der größte Nutznießer der Technologie sein. Es erhöht bereits die Produktivität, Geschwindigkeit und Qualität der Arbeit von Programmierern.

Es besteht kein Zweifel, dass das weitere Vordringen der KI in die Programmierwelt die Art und Weise, wie Software entsteht und was es bedeutet, Entwickler zu sein, weiterhin neu definieren wird. Lassen Sie uns die bahnbrechenden Veränderungen in der Softwareentwicklung durchgehen, die durch das Tandem von Mensch und Maschine vorangetrieben werden.

Entwickler können sich mehr auf kreative, komplexe Aufgaben konzentrieren

Auch wenn KI zum jetzigen Zeitpunkt noch kaum in der Lage ist, einen vollständigen Entwicklungszyklus allein abzuschließen, ist sie für die Durchführung sich wiederholender, langwieriger Arbeitsabläufe, die bei manueller Ausführung viel Zeit und Mühe erfordern, bereits unverzichtbar geworden. KI-basierte Codierassistenten wie z.B tabnin sowie OpenAI-Codex gewinnen in diesem Bereich zunehmend an Dynamik. Ihr Beitrag zum Programmierprozess läuft größtenteils auf die automatische Code-Vervollständigung hinaus, die auf Tausenden von Open-Source-Projekten basiert, die auf GitHub und ähnlichen Ressourcen verfügbar sind.

Dieser Beitrag erspart Softwareentwicklern nicht nur stundenlanges Tippen und verbessert die Genauigkeit der Codierungsroutine, sondern schafft auch Freiraum, um sich auf die Verfeinerung des Designs, die Verbesserung der Benutzererfahrung, die Problemlösung und die kreativen Aspekte ihrer Projekte zu konzentrieren.

Die immer engere „Partnerschaft“ zwischen Menschen und künstlicher Intelligenz wird einen Paradigmenwechsel hervorrufen, bei dem sich ihre Rollen ergänzen, ohne sich direkt zu überschneiden. Der nächste große Meilenstein besteht darin, dass Entwickler stärker eine Aufsichtsfunktion haben werden. Die KI wiederum wird den Großteil der mühsamen Arbeit erledigen, so dass sich der Beitrag der Menschen darauf beschränkt, dem Prozess den letzten Schliff zu geben.

Mentoring für neue Entwickler ist ein weiterer Bereich, in dem Maschinen ihre Präsenz in Zukunft beibehalten und ausbauen werden. KI-basierte Tools aus dieser Kategorie wie z Mendix Assist Machen Sie die besten Codierungspraktiken für IT-Enthusiasten zugänglich, denen das Fachwissen fehlt, um Projekte selbst abzuschließen. Dies wird den Weg für die Demokratisierung dieser Branche ebnen.

KI macht es einfacher, Softwarefehler frühzeitig zu erkennen

Es ist allgemein bekannt, dass Qualitätssicherungstests ein langwieriger und ressourcenintensiver Prozess mit einer Reihe von Fallstricken sind. Da Softwareanbieter eine begrenzte Anzahl an Arbeitsstunden für die Suche nach Mängeln in ihren Produkten aufwenden können, kann es sein, dass einige fehlerhafte Codezeilen unter dem Radar bleiben und erst entdeckt werden, nachdem die Lösung in der Umgebung eines Kunden bereitgestellt wurde.

Künstliche Intelligenz revolutioniert dieses Gebiet bereits. Tatsächlich ist Softwaretest eine der vielversprechendsten Anwendungen dieser Technologie im gesamten Spektrum. Es kann riesige Codebasen durchqueren, um Syntaxfehler, logische Inkonsistenzen, Kompilierungsfehler und andere Fehler mit einer Geschwindigkeit zu lokalisieren, die über die Fähigkeiten menschlicher Analysten hinausgeht, und mit extrem hoher Genauigkeit.

Ein interessantes Beispiel dafür, wie KI der Qualitätssicherung einen Schub verleiht, ist der Einsatz bildbasierter Verfahren Maschinelles Lernen um die grafische Benutzeroberfläche eines Programms durch direkte Vergleiche zu testen. Eine andere Technik namens Differential Fuzzing führt denselben Code in verschiedene Softwareumgebungen ein, um Laufzeitdiskrepanzen zu beobachten, was dabei hilft, subtile semantische und logische Fehler zu identifizieren. Zusätzlich zur Durchführung von Tests basierend auf vordefinierten Szenarien können KI-gesteuerte Tools aus vergangenen Projekten lernen und neue Testfälle erstellen. Dies verkürzt die Entwicklungszeit erheblich und stellt sicher, dass der Endbenutzer ein Produkt von angemessener Qualität erhält.

Das automatisierte Fehlermanagement in Echtzeit wird weiterhin boomen

Wenn sich im Laufe der Zeit ungelöste Fehler in der Software anhäufen, entsteht das sogenannte Technische Schulden. Dies ist eine häufige Situation in immer übereilten Entwicklungsökosystemen, in denen die Produktbereitstellung Vorrang vor der Qualität hat. Wenn Anbieter es heute versäumen, solche Probleme anzugehen, laufen sie Gefahr, morgen mit Softwareausfällen und Störungen zu kämpfen. Ein weiterer schwerwiegender Stolperstein besteht darin, dass das Produkt möglicherweise Sicherheitslücken aufweist, die es leicht kompromittieren können. Für Organisationen, die Software-as-a-Service anbieten, sind dies besonders ungünstige Szenarien, da sie sich negativ auf ihre Reputation auswirken und selbst eine kurze Zeit der Nichterreichbarkeit finanzielle Verluste nach sich zieht.

Künstliche Intelligenz und maschinelle Lernalgorithmen können die Lücke füllen. Sie finden Fehler automatisch, kategorisieren sie anhand einer voreingestellten Schweregradskala und beheben sie ohne oder mit geringem menschlichem Eingreifen. Diese Funktionalität ist wertvoll, da die Kosten für die Behebung von Fehlern im weiteren Verlauf des Softwarelebenszyklus erheblich steigen.

Die Effizienz eines solchen Ansatzes ergibt sich aus der Fähigkeit dieser Spitzentechnologien, sehr große Datenbanken in nur wenigen Minuten zu durchsuchen, groben Code oder andere Abweichungen von der Norm aufzudecken und gleichzeitig Schritte vorzuschlagen, die Softwareentwicklern bei der Korrektur helfen. Auch die hohe Genauigkeit ist ein Pluspunkt dieser Taktik. Darüber hinaus kann die KI Schlussfolgerungen aus zuvor analysierten Daten ziehen, um ihre Fehlererkennungs- und Managementleistung zu optimieren. Angesichts aller Vorteile wird dieser Trend in Entwicklungskreisen weiterhin an Bedeutung gewinnen.

KI bereichert Projekte durch kontinuierliches Benutzerfeedback

Um ein Produkt zu liefern, das die Anforderungen der Zielgruppe vollständig erfüllt, sollten IT-Experten das Feedback in den Mittelpunkt stellen. Dieser kundenorientierte Ansatz liefert umsetzbare Erkenntnisse darüber, welche Optimierungen das Benutzererlebnis verbessern können, wodurch Anwendungen ihre Reichweite erheblich vergrößern können.

Da Algorithmen für maschinelles Lernen lernen können, verschiedene Aspekte der Interaktion von Benutzern mit einer Software in Echtzeit zu überwachen, sorgen sie für eine konsistente Feedbackschleife und ersparen Entwicklern die Mühe, diese winzigen Puzzleteile zu sammeln und zu organisieren. Der unaufhörliche Strom von Benutzerverhaltensdaten trägt dazu bei, ein dynamisches Erlebnis basierend auf verschiedenen Nutzungsszenarien zu schaffen. Beispielsweise kann eine solche Software ihre UI-Ausprägung unterwegs flexibel anpassen, einschließlich der Größe und Position ihrer Elemente.

Das Anforderungsmanagement ist ein angrenzender Prozess, der darauf abzielt, zu erfassen, zu validieren und aufzuzeichnen, was Endbenutzer von einer Anwendung erwarten. Wenn diese Aktivität nicht richtig durchgeführt wird, kann sie Fristen verschieben, die Kosten in die Höhe treiben oder Projekte sogar völlig zum Scheitern bringen. KI-gestützte Lösungen können noch einen Schritt weiter gehen. Sie sind anhand von Best-Practice-Richtlinien in diesem Bereich des Projektmanagements geschult und nutzen die Verarbeitung natürlicher Sprache, um Anforderungen zu analysieren, Inkonsistenzen zu identifizieren und Verbesserungen vorzuschlagen. 

Diese Instrumente können Escape-Klauseln, unvollständige oder zusammengesetzte Anforderungen sowie verschiedene Unklarheiten leicht erkennen und so die Überprüfungszeit minimieren. IBM Watson sowie Visure-Anforderungen ALM sind Beispiele für die bekanntesten Tools in dieser Nische.

Planung und Kostenschätzung werden weniger entmutigend

Wenn Sie mit den Nuancen dieser Vorphasen eines Softwareprojekts vertraut sind, wissen Sie, welche Belastung sie für Entwicklungsteams darstellen. Es ist wie eine Gleichung mit einer Reihe von Variablen, die IT-Leute oft nicht richtig lösen können. Glücklicherweise erwies sich künstliche Intelligenz als unglaublich geschickt bei der Schätzung des Zeitplans und des erforderlichen Budgets.

Bei einer präzisen Vorhersage geht es darum, den gesamten Kontext eines Projekts zu erfassen, einschließlich der Anforderungen der Kunden, der Hürden, die bei der Entwicklung einer bestimmten Art von Software auftreten, und der Zeit, die für deren Bewältigung benötigt wird. Maschinen können darauf trainiert werden, diese Metadaten auf der Grundlage vergangener Projekte und Informationen aus verifizierten Drittquellen zu verstehen.

Die Details all dieser inneren Abläufe können ausschlaggebend für die Entscheidung sein, ob ein Projekt angenommen wird oder nicht. Manchmal ist es vernünftiger, „Nein“ zu sagen, als einen Job anzunehmen, der dazu verdammt ist, unentschuldbar lange zu dauern. Die Nichteinhaltung von Fristen ist ein Auslöser für die Frustration der Kunden. Daher liegt es in Ihrem Interesse, genaue Schätzungen abzugeben. Mit Predictive Analytics in ihrem Toolkit kann KI in dieser Hinsicht die Wunderwaffe sein und wird auch weiterhin ein Eckpfeiler für fundierte Geschäftsentscheidungen sein.

KI hilft, die Codesicherheit zu erhöhen

Von frühen Entwicklungsphasen bis hin zur Produktfreigabe und Bereitstellung innerhalb der Infrastruktur eines Kunden sollte Sicherheit für Entwickler oberste Priorität haben. Viele Datenschutzverletzungen und Ransomware-Angriffe passieren aufgrund von Programmierfehlern, die zu ausnutzbaren Lücken in der Software führen. Die einzige Möglichkeit, diese Katastrophen zu vermeiden, besteht darin, solche Fehler proaktiv zu finden und zu beheben. Diese äußerst wichtige Strategie ist bekannt als SecDevOps.

KI ist in dieser Hinsicht der beste Verbündete eines Programmierers. Algorithmen für maschinelles Lernen können Informationen aus öffentlich zugänglichen Quellen wie der CVE-Datenbank von MITRE nutzen, um jede Codezeile auf bekannte Schwachstellen zu überprüfen, die eine Anwendung zu Low-Hanging Fruit machen. Der Schutz erstreckt sich auf alle Phasen des Software-Lebenszyklus. Nach der Bereitstellung können diese intelligenten Tools Insider-Bedrohungen und Zero-Day-Angriffe auf der Grundlage verdächtiger Netzwerkaktivitäten erkennen.

Der Einsatz von KI passt in den Kontext des immer beliebter werdenden Prinzips „Shift Left“, das darauf abzielt, Unvollkommenheiten so früh wie möglich im Entwicklungsprozess zu erkennen und zu beheben. Diese Vorgehensweise senkt die Kosten und hilft Softwareanbietern, der Falle zu entgehen, die sich aus den oben genannten technischen Schulden ergibt.

Nebenbei bemerkt nutzen Cyberkriminelle diese Technologie bereits als Waffe. Aktuelle Berichte über Gesindel Missbrauch von ChatGPT Malware zu erstellen, verdeutlicht den beunruhigenden Trend. Vor diesem Hintergrund kann eine weitere KI-Implementierung zur Integration der Sicherheit in die CI/CD-Pipeline das Pendel zugunsten der White Hats ausschlagen lassen.

Ein Ausblick

Künstliche Intelligenz ist bereits in die Struktur der Softwareentwicklung integriert und diese Verbindungen werden immer enger. Während einige Analysten argumentieren, dass diese Technologie Programmierer gerade dabei ist, überflüssig zu werden, scheinen solche Vorhersagen weit hergeholt zu sein. In den kommenden Jahren wird die Entwicklung dieser Branche höchstwahrscheinlich dem Weg einer stärkeren Automatisierung sich wiederholender Aufgaben und Prozesse folgen, bei denen die Wahrscheinlichkeit menschlicher Fehler hoch ist. Die Menschen werden weiterhin Software schreiben, und die KI wird ihnen freundlich zur Seite stehen.